Le Guide Ultime de la Science des Données pour les Débutants 2023
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- Rajiv Chandra
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La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour extraire des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. C'est un domaine qui a connu une croissance exponentielle et un intérêt croissant au cours des dernières années. Cet article vise à être un guide complet pour les débutants qui souhaitent se plonger dans le monde de la science des données.
Dans ce guide, nous couvrirons les compétences, les outils et les techniques essentiels que tout aspirant data scientist doit connaître. Nous fournirons également des exemples pratiques et des codes d'exemple pour vous aider à mieux comprendre ces concepts.
Comprendre les bases
Compétences techniques
La première étape de votre parcours en science des données consiste à acquérir les compétences techniques nécessaires. Cela comprend la connaissance de langages de programmation comme Python ou R, la maîtrise du SQL pour la gestion des bases de données, et la familiarité avec Excel pour l'analyse et la visualisation des données.
Par exemple, si vous apprenez le SQL, vous pouvez fixer des objectifs spécifiques tels que maîtriser certaines fonctions ou commandes. Voici un exemple simple de commande SQL :
SELECT * FROM Customers WHERE Country='Germany';Cette instruction SQL sélectionne tous les champs de la table "Customers" où le champ "Pays" est 'Germany'.
Compétences non techniques
Bien que les compétences techniques soient cruciales, les compétences non techniques jouent également un rôle tout aussi important dans votre parcours en science des données. Celles-ci comprennent la résolution de problèmes, la pensée critique et la communication efficace. Par exemple, en apprenant une compétence technique comme R, vous pouvez améliorer simultanément vos compétences en rédaction en créant un article de blog sur votre processus d'apprentissage.
Appliquer vos compétences
Compétences analytiques
Une fois que vous avez acquis les compétences techniques de base et les compétences non techniques, la prochaine étape consiste à développer vos compétences analytiques. Cela implique la résolution de problèmes, la pensée critique et une compréhension de base de l'algèbre, de la probabilité et des statistiques.
Par exemple, en apprenant Excel, vous pourriez travailler sur un projet tel que la création d'un calculateur de nutrition alimentaire. Ce projet vous demanderait d'appliquer vos compétences Excel pour calculer les valeurs macronutrientes des aliments, tout en utilisant vos connaissances en probabilité et en statistiques pour recommander des options alimentaires saines.
Voici un exemple simple de la façon dont vous pourriez utiliser Excel pour calculer les valeurs macronutrientes d'un repas :
=SUMPRODUCT(B2:B4, C2:C4)Cette formule Excel calcule la valeur macronutrientique totale d'un repas en multipliant la quantité de chaque aliment (B2:B4) par sa valeur macronutrientique (C2:C4), puis en additionnant les résultats.
Connaissance du domaine
La connaissance du domaine fait référence à la compréhension d'un domaine ou d'une industrie spécifique. Que vous veniez d'un autre domaine ou que vous travailliez déjà dans une industrie, l'application de vos compétences en science des données nouvellement acquises à votre domaine actuel peut être très bénéfique.
Par exemple, si vous travaillez dans l'industrie des achats et que vous apprenez Power BI, vous pourriez créer un tableau de bord pour améliorer le processus d'achat. Cela vous permet non seulement d'appliquer vos compétences techniques, mais aussi d'approfondir votre compréhension de votre industrie.
Approfondir la Science des Données
Maîtrise d'Excel et du SQL
Après avoir acquis une compréhension de base des compétences techniques, il est temps de maîtriser les outils les plus importants pour un analyste de données - Excel et SQL. Ces outils sont l'épine dorsale de l'analyse de données et sont utilisés dans près de la moitié de toutes les offres d'emploi d'analyste de données.
Excel est un outil puissant pour l'analyse et la visualisation des données. Il offre une gamme étendue de fonctions et de fonctionnalités qui peuvent vous aider à analyser et interpréter des données. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction Tableau croisé dynamique d'Excel pour résumer de grands ensembles de données, ou utiliser ses outils de création de graphiques pour visualiser les tendances et les motifs de vos données.
Voici un exemple de la façon dont vous pourriez utiliser la fonction SI d'Excel pour catégoriser des données :
=SI(A2>100, "Élevé", "Faible")Cette formule Excel catégorise les valeurs de la colonne A comme étant "Élevées" si elles sont supérieures à 100, ou "Faibles" si elles ne le sont pas.
SQL, quant à lui, est un langage de programmation conçu pour gérer et manipuler des bases de données. Avec SQL, vous pouvez créer, modifier et interroger des bases de données. Par exemple, vous pouvez utiliser SQL pour récupérer des données spécifiques d'une base de données, ou pour mettre à jour des données dans une base de données.
Voici un exemple de la façon dont vous pourriez utiliser SQL pour récupérer des données d'une base de données :
SELECT FirstName, LastName FROM Employees WHERE Salary > 50000;Cette instruction SQL récupère les prénoms et noms des employés qui gagnent plus de 50 000.
Intégration des Outils de BI et des Langages de Programmation
Une fois que vous avez maîtrisé Excel et SQL, il est temps d'en apprendre davantage sur les outils de Business Intelligence (BI) et les langages de programmation. Les outils de BI tels que Tableau et Power BI sont utilisés pour créer des tableaux de bord interactifs et des rapports qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données.
Par exemple, vous pourriez utiliser Tableau pour créer un tableau de bord des ventes qui suit les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le chiffre d'affaires, le volume des ventes et la fidélité des clients. Les langages de programmation comme Python et R sont utilisés pour des analyses de données avancées et de l'apprentissage automatique. Par exemple, vous pouvez utiliser la bibliothèque pandas de Python pour nettoyer et analyser des données, ou utiliser la bibliothèque ggplot2 de R pour créer des visualisations de données complexes.
Voici un exemple de l'utilisation de la bibliothèque pandas de Python pour analyser des données :
import pandas as pd
## Charger les données
df = pd.read_csv('data.csv')
## Calculer la moyenne
moyenne = df['colonne'].mean()
print(moyenne)Ce script Python charge un fichier CSV dans un DataFrame pandas, calcule la moyenne d'une colonne et affiche le résultat.
Amélioration des compétences analytiques
En continuant d'apprendre et d'appliquer vos compétences techniques, il est important d'améliorer également vos compétences analytiques. Cela implique d'apprendre des concepts et des techniques statistiques avancés, et d'apprendre comment appliquer ces techniques à des données réelles.
Par exemple, vous pourriez apprendre l'analyse de régression, une technique statistique utilisée pour comprendre la relation entre les variables. Vous pourriez ensuite appliquer cette technique à un ensemble de données pour comprendre, par exemple, comment différents facteurs affectent les prix de l'immobilier.
Construction de connaissances spécialisées
Enfin, en continuant d'apprendre et d'évoluer en tant que data scientist, il est également important de construire vos connaissances spécialisées. Cela implique d'apprendre sur le domaine spécifique ou l'industrie dans laquelle vous travaillez, et de comprendre les défis et les opportunités uniques dans ce domaine.
Par exemple, si vous travaillez dans l'industrie de la santé, vous pourriez apprendre la terminologie médicale, les réglementations sanitaires et les types spécifiques de données utilisés dans le domaine de la santé.
Sujets avancés en science des données
Apprentissage automatique et intelligence artificielle
En approfondissant vos connaissances en science des données, vous rencontrerez inévitablement deux mots à la mode - Apprentissage automatique (ML) et Intelligence artificielle (IA). Ce sont des sujets avancés en science des données qui impliquent la création d'algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions ou des prédictions.
Par exemple, vous pourriez utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire l'attrition des clients en fonction des données historiques, ou utiliser le traitement automatique du langage naturel (un sous-ensemble de l'IA) pour analyser les avis des clients et extraire des informations sur leur sentiment.
Données massives
Un autre sujet avancé en science des données est celui des données massives. Les données massives désignent des ensembles de données extrêmement volumineux qui peuvent être analysés pour révéler des modèles, des tendances et des associations. Avec la montée d'Internet et de la technologie numérique, les entreprises ont maintenant accès à plus de données que jamais - des données sur le comportement des clients aux données opérationnelles.
En tant que data scientist, vous devrez apprendre à travailler avec les données massives. Cela peut impliquer d'apprendre les technologies liées aux données massives telles que Hadoop et Spark, ou d'apprendre à utiliser des plateformes cloud comme AWS ou Google Cloud pour stocker et traiter les données massives.
Apprentissage et amélioration continus
Enfin, il est important de se rappeler que le domaine de la science des données évolue constamment. De nouveaux outils, techniques et méthodologies sont développés en permanence. En tant que data scientist, vous devez vous engager dans un apprentissage et une amélioration continus. Cela peut impliquer de suivre des cours en ligne, d'assister à des ateliers ou des conférences, ou simplement de se tenir au courant des dernières actualités et tendances dans le domaine.
Conclusion
Cela conclut notre guide complet sur la science des données pour les débutants. Nous espérons que vous l'avez trouvé utile et informatif. Souvenez-vous, le chemin pour devenir un data scientist est un marathon, pas un sprint. Prenez votre temps, continuez d'apprendre et n'hésitez pas à poser des questions. Bonne chance dans votre parcours en science des données !
Foire aux questions
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Quelles sont les compétences les plus importantes pour un data scientist ?
Les compétences les plus importantes pour un data scientist incluent les compétences techniques (comme la programmation et la gestion de bases de données), les compétences analytiques (comme la résolution de problèmes et la pensée critique) et les compétences personnelles (comme la communication et le travail d'équipe). De plus, la connaissance du domaine (compréhension d'un domaine ou d'une industrie spécifique) peut également être très précieuse.
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Ai-je besoin de connaissances en mathématiques ou en statistiques pour devenir un data scientist ?
Bien qu'une connaissance en mathématiques ou en statistiques puisse être utile, ce n'est pas strictement nécessaire. La plupart des mathématiques utilisées en science des données (comme l'algèbre, la probabilité et les statistiques) peuvent être apprises au fur et à mesure. Ce qui est le plus important, c'est votre capacité à penser de manière critique et à résoudre des problèmes.
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Comment puis-je commencer en science des données ?
La meilleure façon de commencer en science des données est de commencer à apprendre. Cela peut impliquer de suivre des cours en ligne, de lire des livres ou des blogs, ou de travailler sur des projets personnels. Il est également important de pratiquer régulièrement vos compétences et d'appliquer ce que vous avez appris à des problèmes réels.